小弟第一次用 reportmachine,遇到2个小问题?弟兄们帮忙哦。。

FSU 2004-05-06 11:05:32
我装的是reportmachine 2.6版本。windows2000+delphi 6.0
问题一:为什么在编译的时候提示缺少*.dcu,*.dfm,*,res文件,把reportmachine文件拷贝过去就编译正常!

问题二:为什么reportmachine不象fastreport样,可以在运行状态下,双击可以对当前预览报表进行编辑修改!(hu换句话说,在运行状态下,如何进入编辑修改状态下呢?)

问题三:reportmachine好多demo都不能在delphi下打开
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FSU 2004-05-09
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注册非要缴费吗?或哪有免费的下载呀
WWWWA 2004-05-08
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1、我用RM3.0安装没有你说的问题;
2、放入RMDesigner即可;
3、RM的DEMO估计是3.31的,2.6当然不能打开;
4、请到WWW。DELPHIREPOPRT。COM。CN去问吧,其作者也在那里。
season713 2004-05-08
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你们用的都是RM的注册版吗??
如果有麻烦发个下载地址给我
email season713@mail.china.com
qizhanfeng 2004-05-08
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学习
glh0913 2004-05-07
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你是不是装上控件后没有指定路径
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法

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